Dlaczego warto skorzystać ze wsparcia Linux Polska?
- Dopasowujemy rozwiązanie do potrzeb organizacji. Analizujemy źródła danych, wolumen i dynamikę ich przyrostu, wymagane czasy odpowiedzi, współbieżność oraz wymagania dotyczące dostępności i bezpieczeństwa. Na tej podstawie projektujemy architekturę ClickHouse dopasowaną do rzeczywistych potrzeb i obciążeń środowiska.
- Łączymy kompetencje bazodanowe, infrastrukturalne i open source. Patrzymy na ClickHouse jako element szerszej architektury danych, a nie odizolowany silnik analityczny.
- Wspieramy cały proces wdrożenia. Od analizy i Proof of Concept, przez projekt architektury i uruchomienie rozwiązania, po jego integrację z istniejącym środowiskiem.
- Zapewniamy wsparcie również po uruchomieniu środowiska. Pomagamy je utrzymywać, optymalizować i rozwijać wraz ze wzrostem wolumenu danych, zmianami profilu obciążeń oraz zmieniającymi się potrzebami organizacji.
EDB Postgres AI for ClickHouse
EDB Postgres® AI for ClickHouse łączy otwartoźródłowy ClickHouse z rozwiązaniami klasy enterprise, takimi jak pakiety oprogramowania przygotowane przez EDB, obsługa podatności CVE, wsparcie break/fix oraz odpowiednie poziomy SLA.
Jako partner EDB pomagamy zaprojektować, wdrożyć, zintegrować i utrzymywać środowisko ClickHouse dostosowane do charakteru danych, profilu obciążeń oraz architektury organizacji.
Etapy współpracy
1Analiza i planowanie
Oceniamy środowisko, źródła i charakter danych oraz wymagania wydajnościowe i operacyjne. Określamy, w których obszarach ClickHouse odpowiada na potrzeby organizacji i przygotowujemy rekomendowaną architekturę.
2Testowanie rozwiązania
Przygotowujemy Proof of Concept, wdrożenie pilotażowe lub testy wydajnościowe na reprezentatywnych danych i zapytaniach.
3Ocena rozwiązania
Weryfikujemy przyjęte założenia, analizujemy wyniki testów i określamy wymagania infrastrukturalne oraz sposób skalowania rozwiązania.
4Wdrożenie rozwiązania
Budujemy i konfigurujemy środowisko ClickHouse, integrujemy je z istniejącą architekturą danych oraz wdrażamy wymagane mechanizmy dostępności, bezpieczeństwa i monitoringu.
5Wsparcie i rozwój
Pomagamy utrzymywać, aktualizować i optymalizować środowisko. Wraz ze wzrostem ilości danych i zmianami obciążeń dostosowujemy architekturę do nowych potrzeb.
komponenty
rozliczeń
Co warto wiedzieć o naszym wsparciu dla ClickHouse?
Nasze usługi są przeznaczone dla organizacji, które:
- przetwarzają duże i szybko rosnące wolumeny danych;
- potrzebują analizy aktualnych zdarzeń przy niskich opóźnieniach;
- rozwijają środowiska observability, analizy logów i telemetrii, IoT lub systemy wykrywania nadużyć;
- posiadają środowisko PostgreSQL i chcą rozszerzyć je o wydajną warstwę analityki czasu rzeczywistego;
- planują budowę nowej platformy analitycznej opartej na technologiach open source;
- potrzebują profesjonalnego wsparcia dla ClickHouse w środowisku produkcyjnym.
Warto rozważyć ClickHouse i wsparcie Linux Polska, jeżeli:
- analiza rosnącej liczby zdarzeń trwa zbyt długo;
- dane potrzebne do podejmowania decyzji powinny być dostępne niemal natychmiast po ich wygenerowaniu;
- istniejąca architektura analityczna nie radzi sobie ze wzrostem wolumenu danych lub liczby jednoczesnych zapytań;
- utrzymywanie kolejnych kopii danych i potoków integracyjnych zwiększa złożoność środowiska;
- potrzebujesz skalowalnej warstwy analitycznej dla logów, telemetrii, zdarzeń aplikacyjnych lub danych IoT;
- chcesz wykorzystać ClickHouse w środowisku produkcyjnym z dostępem do wsparcia EDB.
Odpowiednio zaprojektowane środowisko ClickHouse pozwala:
- analizować duże zbiory aktualnych danych przy niskich opóźnieniach;
- obsługiwać intensywny napływ zdarzeń oraz rosnącą liczbę zapytań;
- budować dashboardy i analitykę operacyjną wykorzystującą aktualne dane;
- integrować analitykę czasu rzeczywistego z istniejącym ekosystemem PostgreSQL i platform danych;
- ograniczyć złożoność architektury dzięki wykorzystaniu otwartych standardów i technologii;
- rozwijać środowisko wraz ze wzrostem wolumenu danych i wymagań biznesowych;
- korzystać z otwartoźródłowego ClickHouse ze wsparciem przeznaczonym dla środowisk enterprise.
EDB Postgres AI for ClickHouse – otwarty silnik, rozwiązania klasy enterprise
Kolumnowy sposób przechowywania danych pozwala podczas wielu zapytań analitycznych odczytywać przede wszystkim potrzebne kolumny zamiast całych rekordów. W połączeniu z mechanizmami kompresji, partycjonowania i przetwarzania równoległego umożliwia to efektywną analizę bardzo dużych zbiorów danych.
EDB Postgres AI for ClickHouse bazuje na otwartoźródłowym ClickHouse. Nie jest osobnym forkiem ani zarządzaną usługą SaaS.
EDB dostarcza pakiety i obrazy oprogramowania, obsługę podatności CVE, wsparcie break/fix oraz odpowiednie poziomy SLA.
Rozwiązanie może działać jako pojedyncza instancja lub rozproszony klaster wykorzystujący sharding, replikację albo oba te mechanizmy. W przypadku replikacji koordynację środowiska zapewnia ClickHouse Keeper.
EDB udostępnia również operator Kubernetes automatyzujący tworzenie i konfigurację zasobów, aktualizacje oraz operacje związane ze zmianą skali środowiska ClickHouse.
Converged Analytics – właściwy silnik do właściwego zadania
Nie każde obciążenie analityczne ma takie same wymagania. Architektura EDB Postgres AI pozwala łączyć technologie zoptymalizowane pod różne sposoby wykorzystania danych.
PostgreSQL – dane operacyjne i transakcyjne
PostgreSQL odpowiada w tej architekturze za dane operacyjne i transakcyjne wykorzystywane przez aplikacje biznesowe.ClickHouse – analityka czasu rzeczywistego
ClickHouse sprawdza się w analizie dużych wolumenów aktualnych zdarzeń, szybkich agregacjach, dashboardach operacyjnych oraz środowiskach o wysokim tempie napływu danych.WarehousePG – złożona analityka dużych zbiorów danych
WarehousePG jest przeznaczony do analizy dużych zbiorów danych, złożonych zapytań i raportów, dużych agregacji oraz obciążeń analitycznych obejmujących dane historyczne.
ClickHouse i WarehousePG mogą współpracować w ramach wspólnej architektury analitycznej, pozwalając kierować różne typy obciążeń do właściwego silnika.Apache Iceberg – wspólna warstwa danych
Apache Iceberg zapewnia otwarty format danych wykorzystywany przez różne silniki analityczne w ramach architektury Converged Analytics.
W ramach EDB Postgres AI dane PostgreSQL mogą być udostępniane do analityki poprzez Postgres Analytics Accelerator i Apache Iceberg. ClickHouse może analizować dane dostępne w katalogu Iceberg bez konieczności wcześniejszego przenoszenia ich do natywnych tabel. Pozwala to ograniczyć liczbę dodatkowych kopii danych i dedykowanych potoków integracyjnych.
Zbuduj środowisko ClickHouse dopasowane do Twoich danych
Potrzebujesz szybkiej analizy logów, telemetrii lub zdarzeń biznesowych? Rozważasz ClickHouse jako element nowej platformy analitycznej albo chcesz zoptymalizować istniejące środowisko?
Zacznijmy od analizy Twojego przypadku użycia. Zweryfikujemy wymagania, pomożemy dobrać architekturę i przeprowadzimy wdrożenie oraz integrację rozwiązania z istniejącym ekosystemem danych.
Gdzie sprawdza się ClickHouse?
Observability i analiza logów
Systemy, aplikacje i infrastruktura generują ogromne ilości logów, metryk oraz danych telemetrycznych. Podczas awarii lub incydentu ich wartość zależy od tego, jak szybko można je przeszukać i zestawić.
ClickHouse może stanowić wysokowydajną warstwę analityczną dla danych observability i umożliwiać wykonywanie agregacji oraz analiz na dużych zbiorach zdarzeń.
W środowiskach PostgreSQL EDB udostępnia również rozszerzenie pg_stat_ch, umożliwiające przesyłanie telemetryki dotyczącej wykonywania zapytań PostgreSQL do ClickHouse. Pozwala to wykorzystywać ClickHouse do analizy większych wolumenów danych o pracy baz PostgreSQL.
Detekcja nadużyć i analiza ryzyka
W systemach finansowych i transakcyjnych wynik analizy może być potrzebny jeszcze przed zakończeniem procesu biznesowego.
ClickHouse pozwala szybko agregować aktualne dane i może wspierać systemy wykorzystujące informacje o wcześniejszych zdarzeniach do obliczania wskaźników ryzyka oraz wykrywania nietypowych zachowań.
IoT i telemetria
Urządzenia, aplikacje i komponenty infrastruktury mogą generować ciągły strumień danych pomiarowych.
ClickHouse sprawdza się w środowiskach, w których duże ilości zdarzeń są stale przesyłane do systemu i analizowane niemal w czasie rzeczywistym.
Analityka aplikacji i zachowania użytkowników
Kliknięcia, sesje, zdarzenia aplikacyjne, wyniki eksperymentów A/B i inne dane behawioralne generują duże, szybko rosnące zbiory informacji.
ClickHouse może pełnić rolę warstwy analitycznej dla platform cyfrowych, aplikacji i środowisk e-commerce, w których ważna jest możliwość szybkiej analizy aktualnych zachowań użytkowników.
Analityka dla aplikacji i agentów AI
Aplikacje wykorzystujące AI coraz częściej potrzebują dostępu nie tylko do danych historycznych, ale także do aktualnego stanu systemu lub procesów biznesowych.
EDB udostępnia komponent zgodny z Model Context Protocol (MCP), który umożliwia połączenie kompatybilnego klienta lub agenta AI z ClickHouse i wykonywanie zapytań do danych analitycznych.
Integrację można skonfigurować zgodnie z zasadą minimalnych uprawnień. Dostęp do operacji zapisu jest domyślnie wyłączony i wymaga jawnego włączenia.
W czym możemy Ci pomóc – poznaj nasze usługi ClickHouse
Analiza i projektowanie architektury
Analizujemy istniejące środowisko, charakter danych oraz wymagania dotyczące tempa napływu danych, wydajności, współbieżności i dostępności.
Projektujemy architekturę ClickHouse dopasowaną do rzeczywistego obciążenia – od pojedynczej instancji po rozproszony klaster wykorzystujący sharding i replikację.
Proof of Concept i testy wydajnościowe
Przed wdrożeniem produkcyjnym możemy zweryfikować ClickHouse na reprezentatywnym zbiorze danych i rzeczywistych zapytaniach.
PoC pozwala sprawdzić czasy odpowiedzi, wymagania infrastrukturalne, sposób dostarczania danych i potencjał skalowania przed podjęciem decyzji o docelowej architekturze.
Wdrożenie i konfiguracja
Instalujemy i konfigurujemy EDB Postgres AI for ClickHouse oraz przygotowujemy środowisko do pracy produkcyjnej.
Konfigurujemy strukturę klastra i kluczowe elementy środowiska zgodnie z wymaganiami dotyczącymi wydajności, dostępności i bezpieczeństwa.
Integracja z PostgreSQL i ekosystemem danych
Integrujemy ClickHouse z istniejącą architekturą danych, w tym ze środowiskami PostgreSQL, WarehousePG i rozwiązaniami wykorzystującymi Apache Iceberg.
Pomagamy zaprojektować przepływ danych tak, aby poszczególne silniki realizowały zadania, do których zostały zoptymalizowane, bez niepotrzebnego zwiększania złożoności środowiska.
ClickHouse na Kubernetes
Wdrażamy ClickHouse w środowiskach Kubernetes i wykorzystujemy operator EDB do zarządzania cyklem życia klastra.
Automatyzacja może obejmować tworzenie i konfigurację zasobów, aktualizacje oraz operacje związane ze zmianą skali środowiska.
Wysoka dostępność i skalowanie
Projektujemy środowiska przygotowane na wzrost wolumenu danych oraz wymagania dotyczące ciągłości działania.
W zależności od przypadku wykorzystujemy sharding, replikację oraz ClickHouse Keeper do budowy wielowęzłowych klastrów.
Optymalizacja i tuning
Analizujemy wydajność istniejącego środowiska i identyfikujemy elementy ograniczające szybkość przyjmowania danych lub wykonywania zapytań.
Optymalizacja może obejmować m.in. strukturę tabel, partycjonowanie i klucze sortowania, sposób dostarczania danych, materialized views, zapytania SQL oraz wykorzystanie zasobów infrastrukturalnych.
Celem jest osiągnięcie parametrów wymaganych przez konkretne obciążenie, a nie wyników opartych wyłącznie na syntetycznych benchmarkach.
Bezpieczeństwo i aktualizacje
Pomagamy przygotować środowisko zgodnie z wymaganiami bezpieczeństwa organizacji, w tym skonfigurować kontrolę dostępu i bezpieczną komunikację pomiędzy komponentami.
W ramach EDB Postgres AI for ClickHouse organizacja otrzymuje dostęp do wspieranych pakietów, obsługi podatności CVE oraz wsparcia producenta zgodnego z zakupionym poziomem usług.
Linux Polska uzupełnia wsparcie producenta usługami związanymi z architekturą, wdrożeniem, konfiguracją, integracją, optymalizacją i bieżącą eksploatacją środowiska.
Wsparcie i monitoring
Zapewniamy wsparcie w bieżącej eksploatacji środowiska, analizie problemów, aktualizacjach oraz dalszej optymalizacji.
Pomagamy monitorować parametry mające wpływ na dostępność, wykorzystanie zasobów i wydajność klastra oraz rozwijać rozwiązanie wraz ze zmianami obciążenia.
Skomponuj swoje zapytanie
FAQ – EDB Postgres AI for ClickHouse
ClickHouse to otwartoźródłowy, kolumnowy system zarządzania bazą danych przeznaczony przede wszystkim do obciążeń OLAP. Został zaprojektowany do analizy dużych wolumenów danych, wysokiego tempa napływu danych oraz wykonywania szybkich agregacji.
EDB Postgres AI for ClickHouse to rozwiązanie oparte na otwartoźródłowym ClickHouse, przeznaczone do zastosowań enterprise. EDB dostarcza pakiety i obrazy oprogramowania, obsługę podatności CVE, wsparcie break/fix oraz odpowiednie poziomy SLA.
Nie jest to osobny fork ClickHouse ani usługa zarządzana.
Nie. Oba systemy są przeznaczone do innych rodzajów obciążeń.
PostgreSQL sprawdza się przede wszystkim jako relacyjna baza danych dla systemów transakcyjnych i aplikacji biznesowych, natomiast ClickHouse jest zoptymalizowany pod analitykę dużych wolumenów danych.
W jednej architekturze oba rozwiązania mogą się wzajemnie uzupełniać.
ClickHouse jest zoptymalizowany przede wszystkim pod analitykę aktualnych danych, wysokie tempo napływu danych oraz szybkie agregacje.
WarehousePG jest przeznaczony do bardziej złożonych obciążeń analitycznych, obejmujących m.in. wielotabelowe zapytania, duże agregacje, rozbudowane raporty oraz analizę dużych zbiorów danych historycznych.
Oba rozwiązania mogą funkcjonować jako elementy wspólnej architektury EDB Postgres AI.
Tak. ClickHouse może łączyć się z katalogiem Apache Iceberg i wykonywać zapytania do dostępnych w nim danych bez konieczności wcześniejszego przenoszenia ich do natywnych tabel ClickHouse.
Aktualna integracja katalogu Iceberg po stronie ClickHouse jest przeznaczona do odczytu – operacje INSERT, UPDATE i DELETE nie są obsługiwane przez ten mechanizm.
Tak. EDB udostępnia operator Kubernetes wspierający tworzenie i konfigurację zasobów, aktualizacje oraz operacje związane ze zmianą skali środowiska ClickHouse.
Linux Polska może zaprojektować i wdrożyć takie środowisko oraz zintegrować je z istniejącą platformą Kubernetes organizacji.
Tak. Proof of Concept pozwala zweryfikować wydajność ClickHouse na rzeczywistych lub reprezentatywnych danych i zapytaniach oraz właściwie dobrać architekturę przed wdrożeniem produkcyjnym.
Tak. Możemy zapewnić wsparcie techniczne, monitoring, konsultacje, aktualizacje, tuning wydajności oraz pomoc w dalszym rozwoju środowiska.
